Semantic interoperability as a basis of meaningful analytics

Autor: Kravtsov, Hryhorii
Jazyk: angličtina
Rok vydání: 2017
Předmět:
Cемантична мережа
семантична інтеорперабельність
онтологія
таксономія
класифікація
інтелектуальний пошук
предиктивна аналітика
описувальна аналітика
семантично значуща аналітика
Semantic web
semantic interoperability
ontology
taxonomy
classification
intelligent search
predictive analytics
prescriptive analytics
meaningful analytics
Cемантическая сеть
семантическая интеорперабельнисть
онтология
таксономия
классификация
интеллектуальный поиск
предиктивная аналитика
описувальна аналитика
семантически значимая аналитика
Zdroj: Збірник "Information Technology and Security"; Том 5, № 1 (2017): Information Technology and Security; 63-70
Сборник "Information Technology and Security"; Том 5, № 1 (2017): Information Technology and Security; 63-70
Collection "Information technology and security"; Том 5, № 1 (2017): Information Technology and Security; 63-70
ISSN: 2411-1031
2518-1033
Popis: Використання пошукових систем для знаходження експертів обмежується проблематичністю “логічного” пошуку. Зокрема, зіставлення ключових слів недостатньо для їх пошуку. Крім цього, “логічний” пошук обмежується складністю визначення пріоритетів для термів. Це означає, що вони немають ніякої функціональності для значимого аналізування. Тому головна мета статті – показати, як онтології, які є основними елементами семантичної сумісності, можуть бути використані в якості основи значущої аналітики. Це відкриває шлях вирішення багатьох проблем, серед як вибір експертів. Автор виявляє гостру проблема на межі між інформаційними технологіями та проблемами застосування логічного пошуку. У статті міститься реальний приклад логічного пошукового запиту щодо таких інформаційних технологій, як J2EE, JDBC, JAXB, JPA, Servlets, JAX-WS та інші. Слабкість розуміння сенсу деяких термінів призводить пошукача до неправильних результатів пошуку. Тільки онтології можуть коректно визначати синоніми та інші види відносин між двома термінами – це дуже важливо для уникнення плутанини. На жаль, існує нерозуміння сенсу наступних термінів - класифікація, таксономія, онтологія. Існуючі статті не вирішують проблеми уніфікованого розуміння - це один із аспектів авторського дослідження. Автор показує, як процес аналізу ієрархії у парі з онтологіями може бути використаний для розширення можливостей існуючих підходів до вирішення проблеми відбору експертів. Всі висновки ґрунтуються на детальному аналізі існуючих відкритих публікацій. Вказана комбінація відкриває нові горизонти для застосування предиктивної значущої аналітики.
Использование поисковых систем для нахождения экспертов ограничивается проблематичностью “логического” поиска. В частности, сопоставления ключевых слов недостаточно для поиска экспертов. Кроме того, “логический” поиск ограничивается сложностью определения приоритетов для терминов. Это означает, что они не предоставляют никакой функциональности для значимого анализа. Поэтому основная цель статьи – показать, как онтологии, являющиеся основными элементами семантической интероперабельности, могут быть использованы как основа значимой аналитики. Это открывает путь для решения множества проблем, таких как экспертный отбор. Автор обнаруживает указанную проблему на границе между информационными технологиями и проблемами использования логического поиска. В статье представлен реальный пример логического поискового запроса в отношении информационных технологий, таких как J2EE, JDBC, JAXB, JPA, Servlets, JAX-WS и другие. Слабость понимания смысла некоторых терминов искателем приводит к неправильным результатам поиска. Только онтологии могут обрабатывать синонимы и другие виды отношений между двумя терминами - очень важно избегать путаницы. К сожалению, существует недопонимание смысла следующих терминов - классификация, таксономия, онтология. Существующие открытые статьи не решают проблему единого понимания - это один из аспектов исследования автора. Автор показывает, как процесс анализа иерархии в паре с онтологиями может быть использован для расширения возможностей существующих подходов к решению проблемы экспертного отбора. Все выводы основаны на детальном анализе существующих открытых публикаций. Выбранная комбинация открывает новые горизонты для прогностической значимой аналитики.
The main objective of the article is to show how ontologies, which are basic items of the semantic interoperability, can be used as a basis of meaningful analytics. It opens the way to solve a lot of problems like expert selection. The author discovers the pointed problem on the boarder between information technologies and recruitment problems like boolean search. The article contains a real example of boolean search query regarding information technologies such J2EE, JDBC, JAXB, JPA, Servlets, JAX-WS and others. The weekness of understanding of meaning some terms by a finder leads to incorrect results of the search. Only ontologies can handle synonyms and other kinds of relations between two terms – it is very important for avoiding of a confusion. Unfortunately, where is a misunderstanding of meaning following terms – classification, taxonomy, ontology. The existing articles do not solve the problem of unified understanding – it is an aspect of author’s investigation. The author shows how the analytical hierarchy process in the couple with ontologies can be used for empowering of existing approaches for solving the problem of expert selection. All conclusions are based on the detailed analysis of existing open publications. The pointed combination opens new horizons for predictive meaningful analytics.
Databáze: OpenAIRE
Externí odkaz: